[發明專利]地下電纜故障預警方法和裝置

有效

• 申請號: 201911020898.8
• 申請日: 2019-10-25
• 公開（公告）號: CN110875851B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 袁茂銀
• 申請（專利權）人: 袁茂銀
• 主分類號: H04L41/0631
• 分類號: H04L41/0631;H04L41/147;H04L41/14;H04L43/04;G01R31/08
• 代理公司: 湖南喬熹知識產權代理事務所(普通合伙) 43262
• 代理人: 安曼

1.一種地下電纜故障預警方法，其特征在于，所述方法包括：

通過地下電纜采集系統采集地下電纜的當前環境數據以及當前運行數據；

將所述當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至預先訓練完成的多個故障預警模型中得到單模型預測結果；

根據所述單模型預測結果以及預先訓練得到的模型結果選擇器得到最佳單模型，并將所述最佳單模型對應的單模型預測結果作為故障預測結果；

根據所述故障預測結果判斷所述地下電纜是否會出現故障；

當判定所述地下電纜會出現故障時，則獲取所述地下電纜的位置信息，并根據所述地下電纜的位置信息生成預警信息；

將所述預警信息發送至監控終端；

所述故障預警模型的生成方式包括：

獲取地下電纜對應的歷史環境數據、歷史運行數據以及對應的歷史故障信息；

對所述歷史環境數據、歷史運行數據進行清洗；

通過對清洗后的歷史環境數據、歷史運行數據以及對應的歷史故障信息進行訓練得到故障預警模型；

所述模型結果選擇器的訓練方式包括：

將清洗后的歷史環境數據以及歷史運行數據輸入至多個故障預警模型中得到單模型對照結果；

根據所述單模型對照結果和所述歷史故障信息的相似度獲取最佳單模型對照結果；

對所述最佳單模型對照結果、所述單模型對照結果、所述歷史故障信息、所述清洗后的歷史環境數據以及歷史運行數據進行學習得到模型結果選擇器；

所述通過對清洗后的歷史環境數據、歷史運行數據以及對應的歷史故障信息進行訓練得到故障預警模型，包括：

獲取與歷史環境數據、歷史運行數據的時間點前的預設時間段內的參考環境數據和參考運行數據；

根據所述參考環境數據以及所述歷史環境數據生成環境數據趨勢圖，根據所述參考運行數據和歷史運行數據生成運行數據趨勢圖；

對所述環境數據趨勢圖、所述運行數據趨勢圖以及所述歷史故障信息進行訓練得到故障預警模型；

所述將所述當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至預先訓練完成的多個故障預警模型中得到單模型預測結果，包括：

獲取當前可以進行故障預測的故障預警模型的數量；

根據所述數量從預設線程池中選取對應數量的空閑線程；

在所述空閑線程中將所述當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至預先訓練完成的故障預警模型中得到單模型預測結果，且每一所述空閑線程中運行一個故障預警模型；

所述將所述當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至預先訓練完成的故障預警模型中得到單模型預測結果，包括：

獲取所述當前環境數據以及當前運行數據對應的當前地理位置；

查詢與所述當前地理位置對應的故障預警模型；

將當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至所查詢的故障預警模型中得到單模型預測結果；所述查詢與所述當前地理位置對應的故障預警模型，包括：

獲取與所述當前地理位置對應的電網平臺；

根據所述當前環境數據以及所述當前運行數據輸入生成預測指令，并將所述預測指令發送至所述電網平臺，所述預測指令用于指示所述電網平臺查詢所述電網平臺本地存儲的最新的故障預警模型；

所述將當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至所查詢的故障預警模型中得到單模型預測結果，包括：

接收所述電網平臺返回的單模型預測結果，所述單模型預測結果是所述電網平臺將當前環境數據以及所述當前運行數據輸入至所查詢的故障預警模型中得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述當前環境數據包括溫度數據、水敏數據、環境氣體數據以及位移數據中的一種或多種，所述運行數據包括但不限于局放信號。